公开(公告)号：CN113554211A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202110586167.0

申请日：2021-05-27

申请人： 浙江工业大学

发明人： 潘国兵 ,  杨吕 ,  王德福 ,  欧阳静 ,  赵宇航

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/32 ,  H02J3/38

摘要： 本发明公开了一种基于ALIF‑GRU‑MTL源‑荷联合预测的综合能源系统优化调度方法，为了解决现有的综合能源系统优化调度方法与系统源‑荷预测过程联系不紧密的问题，包括以下步骤：S1：确立综合能源系统的基本结构，根据设备类型建立数学模型；S2：进行综合能源系统源‑荷数据预处理，利用原始特征构造衍生特征完成特征工程；S3：基于ALIF‑GRU‑MTL得到不同源‑荷分量序列的预测模型，将得到的源‑荷分量序列模型的预测结果求和重构并反归一化，得到最终的源‑荷预测结果；S4：建立综合能源系统优化调度模型，求解优化调度模型。本发明的有益效果是：使用多任务学习的方式可以更好的实现源‑荷预测任务之间的参数共享，提升综合能源系统源‑荷预测的准确性。

公开(公告)号：CN115829115A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211499031.7

申请日：2022-11-28

申请人： 浙江工业大学

发明人： 潘国兵 ,  赵宇航 ,  秦龙 ,  欧阳静 ,  左宗旭 ,  褚礼东

IPC分类号： G06Q10/04 ,  H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/16 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于PCA‑LSTM‑MTL的含光伏出力的台区负荷预测方法，包括以下步骤：S1.获取台区历史负荷数据、光伏历史出力数据和历史气象数据，对数据进行预处理，构建特征数据集x＝|x1，x2，..，xn|；S2.针对S1中的特征数据集x＝|x1，x2，..，xn|，根据主成分分析降维重构该时序特征空间，降低数据集复杂度，识别构造出最优的k个特征，优化特征空间；S3.构建多任务学习网络，将S2中的特征数据集输入多任务学习网络进行训练，获得台区负荷预测结果与光伏预测结果；S4.预测结果及评价，将S3中得到的负荷预测结果与光伏预测结果相减，得到最终的含光伏电站的台区负荷预测结果，并采用绝对平均百分比误差(MAPE)评价模型预测精度。